import pandas as pd

"""
张梦涵大儿
"""
"""
# 读取数据
data = pd.read_excel("../temp/五只沪港通股票的收盘价（2019年2季度）.xlsx")

# 行索引
data_index = data.index
print(data_index)
# 列索引
data_columns = data.columns
print(data_columns)
# 修改日期为index
data.index = data["日期"]
data_index = data.index
# print(data_index)
# 形状
data_shape = data.shape
print("形状", data_shape)
# 2019.4.18 数据
data1 = data.loc["2019-04-18"]
print(data1)
# 2019.5.16 数据
data2 = data.loc["2019-05-16", :]
print(data2)
# 2019.6.10 数据
data3 = data.loc["2019-06-10", :]
print(data3)
# 2019.6.18-2019.6.21数据
data4 = data.loc["2019-06-18": "2019-06-22", ["白云机场", "华能国际", "南方航空", "三一重工", "中体产业"]]
print(data4)

# 截取 16 -28 行 2 - 4 列
data5 = data.iloc[15:28, 2:5]
print(data5)

# 截取自白云机场收盘价大于等于17.6元/股的数据
data6 = data.loc[data["白云机场"] >= 17.6, ['白云机场']]
print(data6)
# 同时满足华能国际收盘价小于6.6元/股、南方航空收盘价大于7.5元/股和三一重工收盘价小于12.9元/股
data7 = data.loc[(data["华能国际"] < 6.6) & (data["南方航空"] > 7.5) & (data["三一重工"] < 12.9)]
print(data7)



Stocks = ['工商银行', '建设银行', '南京银行', '中信证券', '平安银行']
print('原始序列', Stocks)
print('按照字母排序不修改后', sorted(Stocks, reverse=True))
print('原始序列', Stocks)

print('选择 第二 第三 ', Stocks[1:3])
del Stocks[3]
print('删除第四个后', Stocks)
"""
